pacman::p_load(tidyverse, palmerpenguins, fstatix,
ggtext, esquisse, palmerpenguins)
ggplot(data = mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) +
geom_point()Visualização de dados
PROFESP/DEMSP/SVSA/MS
Análise Exploratória
É um trabalho de investigação de dados
A ferramenta: precisa ser rápida/fácil
O objetivo é aprender
Análise descritiva
É um trabalho de otimização visual
A ferramenta: precisa ser customizável
O objetivo é comunicar
Exploratória
Conhecer suas variáveis.
Numéricas/Quantitativas: contínuas e discretas
Categóricas/Qualitativas: Nominais e Ordinais


RGB (Red, Green, Blue)/ Hexadecimal 
HSL (Hue, Saturation, Lightness) 
Paletas de cores prontas
Escalas qualitativas: utilizado para variáveis nominais (sexo, cor/raça)
Escalas divergentes: utilizado para variáveis que têm um centro neutro (favorável/neutro/desfavorável, correlação)
Escalas sequenciais: utilizado para variáveis ordinais (faixa etária, renda)

Uma propriedade visual pré-atentativa é processada pelo nosso cérebro antes de uma ação consciente.
Como isso esse processamento é muito rápido, trata-se de uma oportunidade para tornar visualizações mais amigáveis e diretamente interpretadas.

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